财神捕鱼发发发捕鱼技巧

全書共分為兩篇：在上篇中，將從浩瀚的數(shù)學(xué)海洋中擷取機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員最為必須和重要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。內(nèi)容主要包括：微積分（含場論）、數(shù)值計算和常用最優(yōu)化方法、概率論基礎(chǔ)與數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)等。在下篇中，將選取機(jī)器學(xué)習(xí)中最為常用的算法和模型進(jìn)行講解，這部分內(nèi)容將涉及（廣義）線性回歸、圖模型（包含貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和HMM等）、分類算法（包括SVM，邏輯回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）和聚類算法（包括K均值和EM算法等）等話題。

·22.2萬字

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深度學(xué)習(xí)

《深度學(xué)習(xí)》由全球知名的三位專家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰寫，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典教材。全書的內(nèi)容包括3個部分：第1部分介紹基本的數(shù)學(xué)工具和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，它們是深度學(xué)習(xí)的預(yù)備知識；第2部分系統(tǒng)深入地講解現(xiàn)今已成熟的深度學(xué)習(xí)方法和技術(shù)；第3部分討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)未來的研究重點。《深度學(xué)習(xí)》適合各類讀者閱讀，包括相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生或研究生，以及不具有機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計背景、但是想要快速補(bǔ)充深度學(xué)習(xí)知識，以便在實際產(chǎn)品或平臺中應(yīng)用的軟件工程師。

·43.8萬字

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人機(jī)物融合群智計算

隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展與加速融合，智能物聯(lián)網(wǎng)（AIinIoT，AIoT）正成長為一個具有具有廣泛發(fā)展前景的新興前沿領(lǐng)域。物聯(lián)網(wǎng)智能應(yīng)用和服務(wù)已經(jīng)逐步融入國家重大需求和民生的各個領(lǐng)域，如智慧城市、智能制造、無人駕駛、智慧農(nóng)業(yè)、健康衛(wèi)生、國防軍事等。在智能物聯(lián)網(wǎng)背景下，人（智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備等）、機(jī)（云設(shè)備/邊緣設(shè)備）、物（物聯(lián)網(wǎng)終端）這三種基礎(chǔ)要素正在走向協(xié)作和融合，邁向人機(jī)物融合群智計算時代。人機(jī)物融合群智計算（CrowdHMI）是指利用人/機(jī)/物感知能力的差異性、計算資源的互補(bǔ)性、節(jié)點間的交互性，通過協(xié)同感知、分布式學(xué)習(xí)、群智知識遷移等來解決單獨利用某種智能難以解決的復(fù)雜問題，進(jìn)而構(gòu)建具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)、可遷移能力的智慧空間。其潛在的研究挑戰(zhàn)包括人機(jī)物群智融合機(jī)理，人機(jī)物協(xié)作群智感知，自學(xué)習(xí)增強(qiáng)與自適應(yīng)演化（深度模型壓縮、遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)等），群體分布式學(xué)習(xí)模型（邊緣智能、端邊云協(xié)同計算、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等）方面。本書將為大家介紹人機(jī)物融合群智計算的基礎(chǔ)理論、概念模型、研究挑戰(zhàn)與關(guān)鍵技術(shù)、典型應(yīng)用，并對其未來發(fā)展方向進(jìn)行展望。本書可以為物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、智能制造等領(lǐng)域的科研人員和IT從業(yè)者提供創(chuàng)新的發(fā)展視角及相關(guān)理論、方法與技術(shù)支撐，也可作為相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生課程教材。

·44.4萬字

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深度學(xué)習(xí)

本書初定五個章節(jié)，第一章淺層模型部分介紹線性回歸、Logistics回歸、Softmax回歸、廣義線性回歸模型以及機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念。第二章介紹深度學(xué)習(xí)模型以及相應(yīng)的正則化技術(shù)。第三章介紹卷積的物理意義、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其各種改進(jìn)。第四章介紹反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)的長短期記憶單元。第五章介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，展示深度卷積網(wǎng)絡(luò)如何與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)融合用以人機(jī)圍棋博弈以及自動駕駛領(lǐng)域。

·20.4萬字

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信息流推薦算法

本書從信息流個性化推薦算法從業(yè)者的角度，闡述在資訊內(nèi)容類App中，如何搭建健壯、完善的個性化推薦算法體系，如何融合產(chǎn)品運營的專家模型和端到端的深度學(xué)習(xí)，如何平衡短期的商業(yè)化目標(biāo)和長期的用戶體驗，以及我們在多個行業(yè)頭部平臺實踐的過程中遇到的典型業(yè)務(wù)問題和解決方案，對比理論推導(dǎo)為主的機(jī)器學(xué)習(xí)書籍，本身更偏向基于行業(yè)問題的深度思考及落地實踐。

·24.3萬字

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模型思維：簡化世界的人工智能模型

對從事算法研究與算法開發(fā)的人來說，模型的學(xué)習(xí)與使用必不可少。尤其是在目前如日中天的人工智能領(lǐng)域里，人人談模型，模型也是層出不窮，讓人眼花繚亂。模型讓人又愛又恨。模型可愛的地方在于它確實能夠解決實際問題，而且其有效性一般都經(jīng)過了檢驗。模型可恨的地方在于學(xué)習(xí)模型是一件非常痛苦的事情，尤其是對人工智能的初學(xué)者來說。本書將人工智能在現(xiàn)實生活場景中解決的問題分類，并根據(jù)這個分類來介紹各種模型。書中將人工智能問題分為權(quán)重問題、狀態(tài)問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類，方便讀者了解各個模型之間的關(guān)系，也方便讀者理解各個模型的適用場景。本書盡量更多地介紹模型的使用場景，更多地介紹實際業(yè)務(wù)需求之間的關(guān)系，更多地采用生活中更淺顯易懂的例子，方便人工智能的初學(xué)者學(xué)習(xí)模型。本書不僅適合希望學(xué)習(xí)和運用人工智能模型到具體應(yīng)用場景的企業(yè)工程師、科研院所的學(xué)生和科研人員，也適合對人工智能模型感興趣的讀者，使其將模型思維應(yīng)用到生活中。

·21.8萬字

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實戰(zhàn)機(jī)器學(xué)習(xí)

隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)的不斷發(fā)展，許多領(lǐng)域都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析海量數(shù)據(jù)，可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、有價值的規(guī)律和模式，進(jìn)而用于預(yù)測并采取相應(yīng)動作。在上述背景下，本書從理論、技術(shù)和應(yīng)用三個層面入手，全面講解如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決實際問題。本書共分26章，內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題流程、問題分析與建模、數(shù)據(jù)探索與準(zhǔn)備、特征工程、模型訓(xùn)練與評價、模型部署與應(yīng)用、回歸模型、支持向量機(jī)、決策樹、集成學(xué)習(xí)、K近鄰算法、貝葉斯方法、聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、正則化、深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器、基于深度學(xué)習(xí)的語音分離方法、基于深度學(xué)習(xí)的圖像去水印方法、基于LSTM的云環(huán)境工作負(fù)載預(yù)測方法、基于QoS的服務(wù)組合問題、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的投資組合方法、基于GAN模型的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化方法。本書內(nèi)容全面、示例豐富，適合機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者以及想要全面掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的算法開發(fā)人員，也適合高等院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)人工智能相關(guān)專業(yè)的師生教學(xué)參考。

·22.4萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)觀止：核心原理與實踐

在寫作伊始，就把讀者設(shè)想為一位雖然沒有任何AI基礎(chǔ)，但對技術(shù)本身抱有濃厚興趣、喜歡“抽絲剝繭”、探究真相的“有識之士”。有別于市面上部分AI技術(shù)書籍從一開始就直接講解各種“高深莫測”算法的敘述手法，《機(jī)器學(xué)習(xí)觀止：核心原理與實踐》嘗試先從零開始構(gòu)建基礎(chǔ)技術(shù)點，而后“循序漸進(jìn)”地引領(lǐng)讀者前進(jìn)，最終“直搗黃龍”，贏取最后的勝利。全書據(jù)此分為5篇，共31章，內(nèi)容基本覆蓋了由AI發(fā)展歷史、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等經(jīng)典知識點以及深度學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等較新理論知識所組成的AI核心技術(shù)。同時注重“理論聯(lián)系實踐”，通過多個章節(jié)重點介紹了如何在工程項目中運用AI來解決問題的諸多經(jīng)驗以及相應(yīng)的模型算法，以期讓讀者既能享受到“知其所以然”的樂趣，還能體會到“知其然”的輕松和愉悅。

·30.2萬字

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AI賦能HR：AI 10倍提升HR工作效率的方法與實踐

這是一本全方位講解如何利用AI工具為HR賦能的著作，是AI時代HR提升職場競爭力的實戰(zhàn)指南。作者基于深厚的HR管理經(jīng)驗和AI實戰(zhàn)經(jīng)驗，通過科學(xué)的方法、高效的提示詞、豐富的案例、清晰的步驟，細(xì)致地講解了如何利用AI工具提高工作效率、優(yōu)化管理流程、提升人才管理水平。從AIGC的基礎(chǔ)知識到AI工具的使用，從AI在人力資源全生命周期所有場景中的應(yīng)用到使用AI的風(fēng)險防控，本書全面系統(tǒng)地講解了HR需要掌握的全部AI知識。

·20.6萬字

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空間智能原理與應(yīng)用

本書從空間信息處理角度出發(fā)，將人工智能領(lǐng)域的理論研究與專業(yè)實踐相結(jié)合，完整介紹人工智能方法及其在空間信息處理中的應(yīng)用，不僅涵蓋人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)概念與基本方法，而且探討知識圖譜、計算智能、新興機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)，同時介紹人工智能在地理文本大數(shù)據(jù)、遙感影像、激光點云等空間信息處理中的應(yīng)用實例，具有較強(qiáng)的代表性和啟發(fā)性。本書可以作為高等院校空間信息與數(shù)字技術(shù)、遙感科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)高年級本科生和研究生學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的教材，也可供計算機(jī)、電子信息、自動控制、地球測繪等領(lǐng)域從事空間信息智能處理工作的科技人員學(xué)習(xí)和參考。

·23.8萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)（第2版）

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要技術(shù)基礎(chǔ)，涉及的內(nèi)容十分廣泛。本書涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)的概述、統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)、分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、文本分析、分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法等經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，還包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測、自編碼器等深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。此外，本書還介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的熱門應(yīng)用領(lǐng)域推薦系統(tǒng)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等主題。本書深入淺出、內(nèi)容全、案例豐富，每章都提供Python程序代碼和習(xí)題，供讀者鞏固所學(xué)知識。

·30.2萬字

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奇點到來：AIGC引爆增長新范式

增長是企業(yè)利用計算機(jī)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)實現(xiàn)經(jīng)營增長的新思路和新方法，本書作為該領(lǐng)域的入門級讀物，介紹了AIGC在增長領(lǐng)域的技術(shù)和實戰(zhàn)應(yīng)用。本書分為4部分，第1部分、第2部分、第4部分主要針對有興趣了解AIGC背后技術(shù)原理、增長模式的變化以及截至2023年3月業(yè)界、學(xué)術(shù)界的最新技術(shù)進(jìn)展的讀者；第3部分包含AI的基礎(chǔ)知識、基礎(chǔ)模型，并從實戰(zhàn)應(yīng)用角度介紹作為應(yīng)用開發(fā)者如何高效上手與利用最新的開源技術(shù)與API，適合有一定技術(shù)基礎(chǔ)的讀者。

·21.9萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)教程（微課視頻版）

本書兼顧機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、經(jīng)典方法和深度學(xué)習(xí)方法，對組成機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和基本算法進(jìn)行了比較細(xì)致的介紹，對廣泛應(yīng)用的經(jīng)典算法如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、決策樹和集成學(xué)習(xí)等算法都給出了深入的分析并討論了無監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本方法，對深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行了全面的敘述，比較深入地討論了反向傳播算法、多層感知機(jī)、CNN、RNN和LSTM等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心知識和結(jié)構(gòu)；對于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，不僅介紹了經(jīng)典表格方法，還討論了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。本書是面向大學(xué)理工科和管理類各專業(yè)的寬口徑、綜合性機(jī)器學(xué)習(xí)的教材，可供本科生和一年級研究生課程使用，也可供科技人員、工程師和程序員自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)的原理和算法使用。本書對基礎(chǔ)和前沿、經(jīng)典方法和熱門技術(shù)進(jìn)行了盡可能的平衡，使得讀者不僅能在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域打下一個良好的基礎(chǔ)，同時也可以利用所學(xué)知識解決遇到的實際問題并為進(jìn)入學(xué)科前沿打好基礎(chǔ)。

·20.6萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是計算機(jī)科學(xué)與人工智能的重要分支領(lǐng)域.本書作為該領(lǐng)域的入門教材，在內(nèi)容上盡可能涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識的各方面.全書共16章，大致分為3個部分：第1部分（第1～3章）介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識；第2部分（第4～10章）討論一些經(jīng)典而常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、貝葉斯分類器、集成學(xué)習(xí)、聚類、降維與度量學(xué)習(xí)）；第3部分（第11～16章）為進(jìn)階知識，內(nèi)容涉及特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)、計算學(xué)習(xí)理論、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、概率圖模型、規(guī)則學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。每章都附有習(xí)題并介紹了相關(guān)閱讀材料，以便有興趣的讀者進(jìn)一步鉆研探索。本書可作為高等院校計算機(jī)、自動化及相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生教材，也可供對機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀參考。

·22.7萬字

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人工智能對北京市就業(yè)的影響與應(yīng)對

人工智能作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)及高精尖產(chǎn)業(yè)發(fā)展的原創(chuàng)性、引領(lǐng)性和代表性技術(shù)，在北京國際科技創(chuàng)新中心、全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)標(biāo)桿城市的建設(shè)中迎來了發(fā)展的“關(guān)鍵窗口期”和“政策紅利期”，成為北京高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎和打造高質(zhì)量就業(yè)“北京樣板”的重大機(jī)遇。本書是一部經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)術(shù)專著，書稿導(dǎo)向積極。本書采用多元數(shù)據(jù)來源，運用案例研究法、輿情分析與大數(shù)據(jù)分析法等多種研究方法，從產(chǎn)業(yè)與就業(yè)動態(tài)匹配視角，聚焦人工智能對北京市就業(yè)的影響機(jī)制、效應(yīng)和趨勢開展理論和實證研究，在此基礎(chǔ)上提出系統(tǒng)化的應(yīng)對政策體系和實現(xiàn)路徑。

·25.6萬字

會員

人工智能及其應(yīng)用

本書為普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材。系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，比較全面地反映了國內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的最新進(jìn)展和發(fā)展方向。全書共分為11章。首先簡要介紹了人工智能的發(fā)展歷史及概況；然后重點介紹了人工智能的知識表示方法，搜索技術(shù)和知識推理；最后詳細(xì)介紹了人工智能的主要應(yīng)用以及一些應(yīng)用實例。內(nèi)容由淺入深、循序漸進(jìn)，條理清晰，各章均有大量的例題，便于讀者掌握和鞏固所學(xué)知識，讓學(xué)生在有限的時間內(nèi)，掌握人工智能的基本原理與應(yīng)用技術(shù)，提高對人工智能習(xí)題的求解能力。

·32.3萬字

會員

人工智能

《人工智能》一書由騰訊一流團(tuán)隊與工信部高端智庫傾力創(chuàng)作。本書從人工智能這一顛覆性技術(shù)的前世今生說起，對人工智能產(chǎn)業(yè)全貌、最新進(jìn)展、發(fā)展趨勢進(jìn)行了清晰的梳理，對各國的競爭態(tài)勢做了深入研究。本書還對人工智能給個人、企業(yè)、社會帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)進(jìn)行了深入分析。對于想全面了解人工智能的讀者，本書提供了重要參考，是一本必備書籍。

·22.5萬字

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奇點臨近

比爾·蓋茨、比爾·喬伊等鼎力推薦！一部預(yù)測人工智能和科技未來的奇書！在《奇點臨近》中，庫茲韋爾通過將進(jìn)化劃分為六大紀(jì)元，探討和分析了科學(xué)發(fā)展趨勢。演繹并預(yù)測了科技發(fā)展的未來。他大膽預(yù)測：21世紀(jì)30年代：人類大腦信息上傳成為可能。21世紀(jì)40年代：人體3.0升級版出現(xiàn)：通過基因、納米、機(jī)器人技術(shù)使人體進(jìn)化成非肉體的、可以隨意變形的形態(tài)。人們大多數(shù)時間沉浸在虛擬現(xiàn)實里（像電影《黑客帝國》所描述的那樣）。2045年：奇點來臨，人工智能完全超越人類智能，人類歷史將徹底改變。2045年之后：宇宙覺醒，為了超越計算機(jī)的局限性。人機(jī)智能將物質(zhì)轉(zhuǎn)化為超級計算機(jī)，最終整個宇宙變成一個超級智能，這種智能可以改變目前已知的物理定律。實現(xiàn)不同維度空間的穿越，并實現(xiàn)人類真正的永生。讓我們捧讀這《奇點臨近》，領(lǐng)略作者的大膽推測和嚴(yán)謹(jǐn)論證，共同期待奇點臨近。

·32.9萬字

會員

移動機(jī)器人技術(shù)及其應(yīng)用

本書是作者結(jié)合研究所的研究工作，吸收借鑒國內(nèi)外期刊論文的最新研究成果以及相關(guān)書籍編著而成的，是目前國內(nèi)第一本針對移動機(jī)器人的研究用書，書中側(cè)重了移動機(jī)器人的基本問題與研究重點，作者盡量做到既講清基本原理，又密切聯(lián)系應(yīng)用，既不乏經(jīng)典理論，又側(cè)重近年來的新鮮成果，盡可能的綜合了移動機(jī)器人研究的各個方面。

·27.3萬字

會員

AI數(shù)字人原理與實現(xiàn)

本書是一部系統(tǒng)介紹AI數(shù)字人技術(shù)的專業(yè)著作，涵蓋了數(shù)字人的定義、發(fā)展歷程、關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用實踐等內(nèi)容，全書共分3部分。在技術(shù)基礎(chǔ)部分，首先介紹了數(shù)字人的定義、發(fā)展歷程、分類和應(yīng)用場景，接著詳細(xì)解析了數(shù)字人系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計、視覺算法和語音合成技術(shù)的原理，以及語義理解和知識表示技術(shù)如何提升數(shù)字人的智能和表現(xiàn)力。在應(yīng)用實踐部分，帶領(lǐng)讀者深入探索數(shù)字人的創(chuàng)作流程，從內(nèi)容策劃、角色建模到交互設(shè)計，每一步都進(jìn)行了詳細(xì)講解。此外，還討論了數(shù)字人的身份認(rèn)知和技術(shù)規(guī)范，為數(shù)字人的應(yīng)用實踐提供了必要的知識。在展望未來部分，探討了數(shù)字人技術(shù)的未來發(fā)展趨勢，為讀者描繪了數(shù)字人與人類和諧共生的美好藍(lán)圖。本書內(nèi)容豐富，結(jié)構(gòu)清晰，適合對數(shù)字人技術(shù)感興趣的讀者，包括數(shù)字人技術(shù)的研究者、開發(fā)者、相關(guān)行業(yè)的從業(yè)人員及愛好者等閱讀。

·26.2萬字

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人工智能

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